买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉河海大学;南京师范大学申请的专利一种物理和数据融合驱动的洪涝模拟方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120706285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511203327.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种物理和数据融合驱动的洪涝模拟方法是由刘高峰;戴强;王慧敏;李佳静;王萌;黄晶;仇蕾;李倩设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物理和数据融合驱动的洪涝模拟方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种物理和数据融合驱动的洪涝模拟方法，洪涝模拟技术领域，方法包括：预先训练获得训练合格的城市洪涝模拟模型，其中的目标损失函数包括数据监督损失项和物理约束损失项，物理约束损失项由质量守恒残差损失项、动量守恒残差损失项和能量守恒残差损失项构成；将城市中目标区域的地面高程数据和历史气象数据输入至水文模型，获得水深栅格数据和流速栅格数据，并将其输入至城市洪涝模拟模型进行预测处理，获得目标区域在未来不同时间点的水深栅格数据和流速栅格数据，基于不同时间点的数据，生成目标区域的城市洪涝积水动态演变图。旨在提升城市洪涝情景预测的效率和准确性。

本发明授权一种物理和数据融合驱动的洪涝模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种物理和数据融合驱动的洪涝模拟方法，其特征在于，所述方法包括： 预先训练获得训练合格的城市洪涝模拟模型，所述城市洪涝模拟模型中的目标损失函数包括数据监督损失项和物理约束损失项，所述物理约束损失项由质量守恒残差损失项、动量守恒残差损失项和能量守恒残差损失项构成； 采集当前降雨事件下城市中目标区域过去一段时间的历史气象数据，并将所述历史气象数据和所述目标区域的高程数据输入至LISFLOOD-FP水文模型进行水文模拟，获得过去一段时间的水深栅格数据和流速栅格数据，其中，所述气象数据至少包括降雨强度数据和流量数据； 将过去一段时间的所述水深栅格数据和所述流速栅格数据输入至所述城市洪涝模拟模型进行预测处理，获得所述目标区域在未来一段时间内不同时间点的水深栅格数据和流速栅格数据； 基于获得的所述目标区域在未来一段时间内不同时间点的水深栅格数据和流速栅格数据，生成所述目标区域的城市洪涝积水动态演变图； 其中，构建所述城市洪涝模拟模型对应的初始城市洪涝模拟模型，包括： 构建水流的质量守恒方程，其中，h为水深，u为x方向的纵向流速，v为y方向的横向流速，t为时间； 基于水流的所述质量守恒方程，确定质量守恒残差损失项，其中，为质量守恒残差损失项； 构建水流的动量守恒方程； 基于水流的所述动量守恒方程，确定动量守恒残差损失项，其中，为动量守恒残差损失项； 构建水流的能量守恒方程； 基于水流的所述能量守恒方程，确定能量守恒残差损失项，其中，为能量守恒残差损失项； 基于确定的所述质量守恒残差损失项、所述动量守恒残差损失项和所述能量守恒残差损失项，以及，每种残差损失项各自对应的权重，构建物理约束损失项，其中，、和为权重系数； 根据模型的预测结果和真实结果之间的均方误差，构建数据监督损失项； 根据构建的所述物理约束损失项和所述数据监督损失项，以及，每种损失项各自对应的权重，构建目标损失函数； 基于水流的质量守恒、动量守恒和能量守恒，构建总残差向量； 基于所述目标损失函数和所述总残差向量，构建初始城市洪涝模拟模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河海大学;南京师范大学，其通讯地址为：210098 江苏省南京市西康路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。